彩色图像中的正面人脸检测的研究

提出了彩色图像中一种人脸检测方法.该方法利用肤色模型分割出彩色图像中的肤色区域,并将同一幅图片用不同的肤色模型分割后的图像进行融合,这样能较好地获取肤色区域.将彩色图像中的肤色区域转换为灰度分布图,用正面人脸的结构规则筛选出肤色区域中的人脸区域.结果表明:该方法能快速地较为准确地定位彩色图像中的正面、小角度偏侧的人脸.     

人眼定位及其在视频会议中的应用

人眼检测对于人脸的自动识别非常重要。本文提出了一种视频图像序列中快速人眼定位的方法。确定一个眼睛窗口,综合利用窗口内灰度的均值、灰度方差的均值、梯度的均值并结合色度信息来进行眼睛的检测。将提出的眼睛定位的方法应用到视频会议中,从多个摄像机得到的图像中,根据一个判断函数判断出正面人脸图像。实验结果表明,所提算法能够迅速准确的检测出眼睛并且能够正确的判断出正面人脸图像。     

基于灰度信息的人脸检测算法

提出了一种基于人眼灰度信息的人脸识别算法。该算法首先根据眼球区域的灰度比它周围区域的灰度低，初步地筛选出可能含有人脸的图像，再把筛选出的图像分割成小图像块，根据图像块的复杂度对人两只眼睛的大概位置进行定位，最后采用居中法，进一步确定人眼的存在，进而确定人脸的确切位置。实验结果表明：此算法具有较高的检测正确率及较快的检测速度。     

基于Eye Map和SIFT特征的人眼定位

人脸对齐是人脸识别的前提,精确的人眼定位是人脸对齐的主要手段,为此提出了一种基于eye map和SIFT特征的人眼定位方法。首先根据人眼眼球部分的像素灰度比周围像素灰度更黑的特点,在人脸图像中选出满足该特征的像素点,接着通过排序滤波器得到这些像素点的连续区域及它们的几何中心,然后根据人眼特征点的几何限制粗选出候选的眼球像素点,最后在候选点的特定区域内提取SIFT特征,并采用支持向量机回归的方法得到响应值最大的像素点,该点即为人眼的精确定位点。实验结果分析表明该方法既具有较高的定位精度又具有较快的计算速度。     

一种基于线连通的人脸定位法

提出一种基于线连通的区域聚合法,结合肤色处理和区域特征等方法对人脸进行定位.这种新的区域聚合法能快速有效地获取图像区域的几何特性,从而可以提取区域的各种特征,最终能根据人脸的基本特征对图像的人脸进行定位.实验证明,这种方法速度快、实现简单,能较好地克服人脸倾斜、大小、表情、姿态变化等不利因素的影响,达到很好的定位效果.     

基于肤色模型和灰度投影的人眼定位算法

提出一种肤色模型和灰度投影法相结合的方法,建立肤色模型对预处理后的图像实现人脸定位,利用灰度投影法标记眉眼区域,再对眉眼区域进行灰度投影得到人眼水平垂直坐标,从而实现人眼定位。该方法实用简捷,易于实现,人眼定位较为准确。     

人脸图像特征点的定位与提取方法的研究

对于复杂的人脸模式，脸部特征定位是人脸自动识别技术的关键.对人脸图像特征点的定位过程和提取算法进行了研究.通过对人脸图像进行增强与平滑等预处理，并生成清晰完整的二值化图像；利用灰度积分投影曲线确定人脸区域，以缩小定位范围；同时找到垂直方向上人脸特征的大致位置，以便进行下一步的特征提取工作；以粗定位为基准，按照适当的方法对眼、鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法，在简化处理的同时，可准确提取正面人脸图像中的特征点.实践证明，该方法直观、可靠，具有良好的实用性.     

疲劳驾驶检测中的快速人眼定位方法

为了减少因疲劳驾驶所引发的交通事故的发生,人眼定位在疲劳驾驶检测技术中起着重要的作用．对人眼定位的过程中,采用多摄像头获取图像并对这些图像进行筛选,将检测到的人脸面积最大,将能够完整检测到双眼状态的图像做为最佳输入图像,采用Adaboost（迭代级联分类器）算法对其进行人脸定位以减小检测区域,再对其进行灰度投影将检测范围缩小在眉眼区域,然后进行一种新的LMS（最小均方误差）模板匹配,精确定位眼睛区域．在人脸成功定位的基础上,该算法经过二次眼睛定位,较传统的模板匹配方法,平均模板匹配检测时间提高到了30．5ms,准确率提高到了97％．实验表明：将灰度投影法和改进的LMS（最小均方误差）模板匹配两种人眼定位的方法相结合来进行人眼的定位,与传统的模板匹配相比,提高了检测的效率和检测的准确率,使得疲劳驾驶检测系统能更准确地进行实时检测,该方法能适用于疲劳驾驶检测等需要快速人眼定位的场合．     

基于AdaBoost和ASM算法的人眼定位

针对人脸识别中眼睛定位不准的问题,提出了一种有效的人眼定位方法。该方法首先计算图像的积分图,然后利用基于Haar-like特征的AdaBoost级联分类器检测出图像中人脸的位置,最后再利用主动形状模型(ASM)算法精确定位出人眼。该方法在JAFFE人脸库和自建人脸库上表现出良好的性能,定位准确率达99%以上。实验结果表明,该方法对人眼的定位准确、快速。     

一种新的人脸归一化算法

提出了一种基于改进的局部梯度算子进行嘴角定位、同时结合双眼位置进行人脸归一化的新方法.该方法首先通过Adaboost算法检测出人脸图像、眼睛和嘴部区域大致位置,然后采用灰度积分投影法精确定位两眼位置,并根据改进的局部梯度算子提取嘴部轮廓,最终依据两眼与嘴角的精确位置对人脸进行旋转和双向尺寸缩放处理.实验结果表明,该算法对特征点定位准确,能够更加精确地对人脸进行归一化处理.     

基于颜色特征的人脸检测方法

针对RobCup家庭机器人对人脸检测的要求,研究了基于颜色特征的人脸检测方法。该方法首先将人脸图像进行非线性分段色彩变换光线补偿处理,减少光线对肤色的影响,然后在YCbCr颜色空间中建立肤色模型,分割出肤色区域。在颜色空间YCbCr中,嘴巴区域包含的红色分量要高于蓝色分量,利用这个特征分割出嘴巴区域。在YIQ颜色空间中,通过I分量来区分眼睛与皮肤,分割出人眼,最后根据嘴巴、眼睛的几何中心特征映射人脸,人脸检测的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于KSVM决策树法的人脸检测与定位

传统的SVM直接在线性条件下训练SVM分类器完成人脸与非人脸的分类,分类器训练困难,计算量大且速度慢.为构造一个复杂背景下人脸检测与定位的新方法,本文用核函数把SVM推广到非线性SVM,再与二叉树相结合,可以解决多类识别问题,此即KSVM决策树人脸检测方法.在此基础上,人脸面部特征被进一步确认.本文提出了改进的四边界Prewitt边缘算子提取人眼,进而定位五官.实验结果表明该方法检测率较高,虚警率较低,定位准确.     

人眼视觉感知模型指导的有理函数图像插值

A new image interpolation algorithm based on the rational function model with both smoothing and surface constraints is proposed. The rational function has a simple and explicit expression with two parameters. The image edge regions can be detected adaptively by using contour analysis. Basically, the detective threshold is selected based on the rational function construction. Selecting different parameters in the rational function model, the edge regions and smooth regions are interpolated by bicubic interpolation and rational interpolation, respectively. The optimal rational interpolation parameters can be obtained with a set of exact solutions by solving a maximization problem based on the contrast sensitivity enhancement of human eyes. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves competitive performance with the state-of-the-art interpolation algorithms, especially in image details features.     

一种边缘二进制码的表情识别方法

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行表情分类.在JAFFE人脸表情数据库上,分别用该方法和传统的方法进行试验,结果表明,该方法可显著提高表情识别率.     

利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测

在单独采用HSI彩色空间或YCbCr彩色空间肤色高斯模型进行人脸检测的基础上将二者结合起来,提出了一种利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测的方法。这种方法利用了在不同肤色模型之下都可以大致检测出人脸区域,并且所误检测的背景范围差异较大,同时被两种肤色模型都误检测为人脸的可能性较小,所以取其检测结果的共同点,就是大致的人脸区域,而误检测为人脸的背景区域就被去掉了。之后采用较为简单的算法,就可以从这个大致的人脸区域中定位真正的人脸区域。该方法不需要建立极为精确的肤色模型,也不需要在人脸检测得到二值化结果后,采用较为复杂的算法,从二值化结果中定位人脸。该方法适合于在特征提取前使用,去除多余的背景信息,提高图像处理和识别的速度和准确度。     

Novel Facial Features Segmentation Algorithm

An efficient algorithm for facial features extractions is proposed. The facial features we segment are the two eyes,nose and mouth. The algorithm is based on an improved Gabor wavelets edge detector,morphological approach to detect the face region and facial features regions,and an improved T-shape face mask to locate the extract location of facial features. The experimental results show that the proposed method is robust against facial expression,illumination,and can be also effective if the person wearing glasses,and so on.     

Novel Facial Features Segmentation Algorithm

An efficient algorithm for facial features extractions is proposed. The facial features we segment are the two eyes, nose and mouth. The algorithm is based on an improved Gabor wavelets edge detector, morphological approach to detect the face region and facial features regions, and an improved T-shape face mask to locate the extract location of facial features. The experimental results show that the proposed method is robust against facial expression, illumination, and can be also effective if the person wearing glasses, and so on.     

一种人脸的检测与定位方法

提出一种基于肤色的人脸检测定位算法,设计了基于肤色的人脸检测和定位系统.采用了增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法以及二值化方法,改进了预处理的效果.使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法,提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征,最终较好地实现了人脸定位.在MicrosoftWindows ME平台上,利用Visual C 6.0开发了软件.实验结果表明,该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图像能够正确检测定位并提取特征.     

人脸识别中边缘检测器的改进

分析了现有的人脸识别边缘检测器存在的缺陷,提出了改进的边缘检测器：高斯微分算子快速算法使计算速度提高１０倍以上;图像二值化的“或与法”大大提高了二值图像的质量．实验证明该文的边缘检测器性能优良,是复杂图像二值化的好方法．